1 HMM可以用5个元素来描述 2 HMM的三个主要问题 3 GMM-HMM模型的超参(列出主要的,可能需要通过交叉验证,或建模迭代来优化) 三、GMM-HMM语音识别模型的类型 1 根据训练集是否提供“人工标注的状态序列”,学习算法分为有监督学习和无监督学习。 2 根据语音单位不同,状态集合元素分为音素或子音素。关于音素:英语...
GMM-HMM与HMM的不同之处,仅在于发射矩阵 \left[ b_j(o_t) \right] 的描述,其中HMM采用统计计数的方法,而GMM-HMM使用GMM进行描述。在GMM-HMM的训练中,给定 C 个样本,需要估计HMM中的初始概率分布,状态转移矩阵以及GMM中每个状态对应的混合高斯权重和相应的均值方差。 实际中,首先根据帧移和帧长设置来进行分...
首先初始化对齐,平均分配帧给状态,可以得到初始GMM-HMM模型,利用初始模型和初始参数进行Viterbi解码,得到新的对齐。对齐后进行hard count。这里hard count 是HMM训练的E步,也是GMM训练的基础,GMM训练的数据就是count后得到的。 count后HMM可以进行M步得到转移概率,这就是模型中的A参数。GMM则在count基础上进行E步计算...
如果GMM中有K个高斯分布,那么GMM参数的数量就是2K(每个高斯分布的均值向量和协方差矩阵)。 隐马尔可夫模型(HMM)参数:HMM用于对状态序列进行建模。HMM包含状态转移矩阵、初始状态概率向量和发射概率矩阵。假设HMM有N个隐藏状态,那么状态转移矩阵的参数数量为N^2,初始状态概率向量的参数数量为N,发射概率矩阵的参数数量为...
1. 计算输入MFCC序列X属于每个GMM-HMM的概率,最大的概率即是预测得到的triphone三因子。 2. 计算X输入每一个GMM-HMM的概率时,同样先进行对齐alignment(确认X中哪些序列属于状态s1、s2、s3),穷举所有的对齐方式,然后概率相加。 下图是一个示例计算GMM-HMM产生X的概率,列了2个对齐,a、b、c是HMM的三个状态。
随着语音识别技术越来越热,声学模型的训练方法也越来越多,各种组合和变化也是层出不穷,而随着深度学习的兴起,使用了接近30年的语音识别声学模型HMM(隐马尔科夫模型)逐渐被DNN(深度神经网络)所替代,模型精度也有了突飞猛进的变化,其中声学模型模型结构经历了从经典的GMM-HMM,到DNN-HMM,再到DNN+CTC的转变,本文列出了...
目录基于孤立词的GMM-HMM语音识别系统训练解码基于单音素的GMM-HMM语音识别系统音素/词典训练解码基于三音素的GMM-HMM语音识别系统三音素决策树 基于孤立词的GMM-HMM语音识别系统语音识别中GMM是一个对角的GMM,它的协方差为对角阵,这是因为在GMM-HMM语音识别中,一般使用MFCC特征,而MFCC特征各维特征是独立的,只需要对...
HMM在语音识别中的应用主要是通过解码过程实现的。解码过程包括使用Viterbi算法等动态规划方法,找到最可能的音素序列,从而实现语音识别。具体来说,给定一段语音信号,HMM会根据输入的声学特征,通过计算不同状态序列的概率,找到最可能的状态序列,即对应的文本序列。 3. HMM的实际应用 HMM在语音识别领域的应用非常广泛。例...
在GMM-HMMs的传统语音识别中,GMM决定了隐马尔科夫模型中状态与输入语音帧之间的符合情况,和HMM用来处理在时间轴上的声学可变性(自跳转)。训练HMM需要用到Forward-backward算法(Baum-Welch算法),本质上是一种EM算法。 图为部分的状态-时间篱笆网络,为方便理解下面前向、后向概率。
从零搭建——基于HMM-GMM的语音识别模型构建 HMM-GMM(Hidden Markov Model - Gaussian Mixture Model)是语音识别中的经典模型之一。它结合了隐马尔可夫模型(HMM)和高斯混合模型(GMM)的优点,用于建模语音信号的时间序列特性和观测值的概率分布。 原理 隐马尔可夫模型(HMM) 隐马尔可夫模型(HMM, Hidden Markov Model)是...